如果你只是想對流經該層的數據做個變換，而這個變換本身沒有什么需要學習的參數，那么直接用Lambda Layer是最合適的了。

導入的方法是

from keras.layers.core import Lambda

Lambda函數接受兩個參數，第一個是輸入張量對輸出張量的映射函數，第二個是輸入的shape對輸出的shape的映射函數。

    x = Lambda(resize_images)([x, feats])(x是輸入，feats是輸出尺寸）

resize_images是給Lambda的，初始化一個類，[ ]里的兩個變量也是給Lambda的，但是導入到resize_images這個函數中

def resize_images(args):x = args[0]y = args[1]// x就是輸入的x，y是featsreturn tf.image.resize_images(x, (K.int_shape(y)[1], K.int_shape(y)[2]), align_corners=True)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Keras Lambda层的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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